Китайская компания AGIBOT представила модель искусственного интеллекта GO-3 Preview, предназначенную для обучения роботов новым физическим действиям. В демонстрационном испытании робот G2, выполнявший задания в работающем магазине, повысил долю успешно завершённых полных рабочих циклов с 28,6% в первый день до устойчивого уровня 85,7% спустя пять дней. Такие результаты приводит разработчик системы.
GO-3 Preview представили 29 октября 2026 года. В её основе лежит архитектура WRAM, которая объединяет анализ поручения, прогнозирование результата и создание последовательности движений. По замыслу разработчиков, робот может опираться на приобретённый опыт и применять навыки при решении ранее незнакомых задач.
Для начального обучения используются записи человеческих действий от первого лица и данные о перемещениях роботов. Система связывает изображение окружающей среды с выполненными движениями и их последствиями. На последующем этапе применяется комплекс Genie Evolver, объединяющий результаты работы примерно 100 физических роботов, компьютерное моделирование и модели окружающего мира.
Как сообщает Interesting Engineering, в одном эксперименте робот после четырёх часов практики превзошёл средний результат участвовавших людей в настольном кёрлинге. В другом случае он извлёк пять блоков подряд из башни, не обрушив её. Компания также продемонстрировала приготовление китайской лепёшки цзяньбин и сборку конструктора Lego после дополнительной настройки модели.
Для обучения непосредственно во время работы используется система Genie Master. Она помогает роботу обнаруживать причины неудач, корректировать способ выполнения действия и сохранять полезный опыт. Именно с ней проводился опыт в магазине. В отдельной задаче по подвешиванию небольших крючков разработчики сообщили о росте успешности на 17,7 процентного пункта по сравнению с обычной дополнительной настройкой на размеченных примерах.
AGIBOT заявила о первых местах GO-3 Preview в испытаниях RoboDojo, RoboTwin и RoboColiseum. Полную модель компания намерена открыть для разработчиков до конца 2026 года. Представленные показатели относятся к испытаниям, описанным производителем, и не означают одинаковую успешность робота при выполнении любых задач в любых условиях.